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英偉達上到火星下至基因,還能“買的越多,省得越多”

2020-02-15 21:59:12 飛象網 魏德齡 編輯:草根 瀏覽數:3草根網

在GTC CHINA 2019中的“壓軸大SHOW”環節NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛主題演講前,會場播放了一段“i am ai”的視頻,當AI在闡明自己的AI身份后,則開始不斷在不同領域變換著身份,可以是醫生、也...

在GTC CHINA 2019中的“壓軸大SHOW”環節NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛主題演講前,會場播放了一段“i am ai”的視頻,當AI在闡明自己的AI身份后,則開始不斷在不同領域變換著身份,可以是醫生、也可是工程師、也可以是生物學家,可以是生活中的任意關鍵角色,就像是被神仙附體一般無所不能無所不在。

而就在這一視頻之后,黃仁勛先生正式登場,開始介紹NVIDIA在上到登陸火星下到基因測序在各種領域中扮演的重要角色,也同樣在千行百業中變得無所不能。它就像是一部廣義上的“手機”,通過軟件變得什么都能做,并且如黃仁勛所反復在現場說得一句口頭禪一樣讓客戶“買的越多,省得越多”。

買的越多,省得越多

黃仁勛第一次在主題演講中使用“買的越多,省得越多”的話術是在宣布推出由NVIDIA RTX提供強效助力的瑞云云渲染,RTX在使用瑞云云渲染的性價比方面取得了突破,速度快12倍,價格低7倍。在展示的示例中,原本需要花費485個小時渲染的場景現在只需不到40小時即可渲染完成。黃仁勛用“The more you buy,The more you save”(買的越多,省得越多)來形容了這一產品特性,也引來了與會者陣陣會意笑聲。

這一現場金句在隨后的AI產品深度推薦系統中再次被套用?;ヂ摼W的一個最重要的機器學習模型便是推薦系統模型,無論是通過引擎內容,還是通過客戶端來了解信息,或是進行網上購物,在互聯網上幾乎每個查詢都需要推薦服務,推薦系統也就成為了推動互聯網發展的引擎。

國內的引擎的代表百度、網上購物的代表阿里巴巴其實就是NVIDIA的用戶。目前,百度推薦系統采用NVIDIA AI,有100多個推薦模型被使用在百度的眾多應用中,這些模型每周還都會更新,它們學習用戶的潛在興趣,新的條目和特征被持續更新。同時,在這一過程中,GPU訓練成本只有CPU的1/10,并且支持更大規模的模型訓練。

阿里巴巴也在近期使用NVIDIA GPU大規模部署AI,在年度最大購物節日“雙十一”為客戶提供服務。通過NVIDIA平臺的直觀功能和可靠的推薦,阿里巴巴能夠支持比過去復雜6倍的模型,從而使點擊率提高10%。相比于CPU,NVIDIA T4 GPU將阿里巴巴最大模型的吞吐量提高了100倍。T4還能夠為阿里巴巴廣泛、深入的推薦模型提供加速,實現每秒處理780個查詢,而如果采用CPU這一查詢能力僅為每秒3個。

軟件能力讓GPU變“手機”

此外,實現“買的越多,省得越多”的原因之一在于NVDIA沒有打造AI專用芯片,而是把GPU打造成通用芯片,可以應用于各個領域,采用通用可編程的方式來讓其服務于各行各業,最終如同一位無所不能的超級英雄。

黃仁勛在專訪環節中將這一通用芯片的策略使用“智能手機”進行了比喻,眾所周知手機可以玩游戲、看電子書、拍照等等做大量的事情,多數用戶在擁有一臺手機后無需再單獨購買游戲機、相機等設備,這實際也節省了生活成本。芯片的道理同樣如此,如果是面向不同領域均需要不同類型的芯片,自然相關的成本也會水漲船高。

而在黃仁勛的演講開頭更是強調稱計算機變化不大、GPU變化不大,而軟件正在發生變化。NVIDIA通過不斷改進軟件棧,就使AI深度學習訓練在兩年間提升4倍,深度學習推理在1年內提高2倍。

NVDIA一直在專注于加速計算領域,致力于解決普通計算機無法解決的問題,在圖形、HPC和交匯領域銳意創新,實時模擬各種環境、物理特性和智能。黃仁勛表示NVDIA在垂直市場中將GPU、深度專業知識、計算堆棧、算法和生態系統專業知識集于一體。并立足一個架構,借此涉足多樣化的市場,從游戲到汽車再到醫療健康。

上到登陸火星下至基因測序

正如文章開頭所說,NVIDIA在本次大會發布的產品真是上到登陸火星下到基因測序,充分體現了涉足多樣化市場的精神。

在圖形領域,游戲行業中NVIDIA和微軟共同宣布《我的世界》支持RTX,并會在2020年到來,同時,還宣布了最新的六款GEFORCE RTX游戲;NVIDIA MAX-Q讓高性能GPU也能放在超薄筆記本中;同時還宣布與騰訊游戲推出START云游戲服務,為數百萬玩家提供與本地游戲主機上一致的游戲體驗,即使使用性能不足的終端,也依舊可獲得無損體驗。

面向建筑行業的NVIDIA OMNIVERSE,該產品支持在建筑行業的工作流中增加實時協作功能,無論是在本地還是在云端。

如上文提到的,面向影視行業宣布推出由NVIDIA RTX提供強效助力的瑞云云渲染,目前超過85%的中國電影工作室都是瑞云的客戶,首批5000片RTX GPU將于2020年上。

在HPC領域發布NVIDIA FOR ARM,滿足客戶對于使用CUDA加速ARM的需求,并使ARM服務器打造成HPC和AI的理想選擇。

航天行業中,NASA為了實現2030年底送人類上火星的目標,在NVIDIA GPU上通過FUN 3D流體力學軟件運行了數十萬次火星著陸場景模擬,生成了150TB的數據。NVIDIA針對數據分析發明在DGX-2上運行的Magnum IO GPU Direct Storage技術,可“實時”對數據進行可視化處理。

面向基因測序發布NVIDIA PARABRICKS基因組分析工具包,并宣布華大基因已經采用該工具包,借助若干GPU服務器,按其測序儀生成數據的速率來處理基因組。

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